автореферат диссертации по химической технологии, 05.17.08, диссертация на тему:Обеспечение надежности функционирования процессов и оборудования многоассортиментных химических производств

о

1 3 НОЯ 2000

На правах рукописи

АХМЕДОВ ВАДИМ АБДУЛАГАЕВИЧ

ОБЕСПЕЧЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ И ОБОРУДОВАНИЯ МНОГОАССОРТИМЕНТНЫХ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ

Специальность 05.17.08 - Процессы и аппараты химической технологии

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тамбов 2000

Работа выполнена в Тамбовском государственном техническом университете на кафедре "Гибкие автоматизированные производственные системы".

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Малыгин Евгений Николаевич.

Научный консультант:

кандидат технических наук Краснянский Михаил Николаевич.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Володин Виктор Михайлович;

доктор технических наук, профессор Муромцев Юрий Леонидович.

Ведущее предприятие: Акционерное общество "Синтез" (г. Тамбов).

Защита состоится " " " __ 2000 г. в "_" часов на заседании

диссертационного совета К 064.20.01 Тамбовского государственного технического университета по адресу: г. Тамбов, ул. Ленинградская, 1, ауд. 60.

Отзывы в двух экземплярах, скрепленные гербовой печатью, просим направлять по адресу: 392620, г. Тамбов, ул. Советская, 106, ТГТУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ТГТУ.

Автореферат разослан "__"

2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доцент

В.М. Нечаев

/\ 4 А-5-022.. ОЗу О

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Важнейшим фактором повышения эффективности функционирования многоассортиментных химических производств является обеспечение надежности работы оборудования химико-технологических схем (ХТС). К особенностям таких производств можно отнести широкий ассортимент производимой продукции при сравнительно небольших объемах выпуска, сложность технологического оформления производства, парк технологического оборудования в своей основе представлен аппаратами периодического действия и т.п.

Для поддержания на высоком уровне эффективности и надежности ХТС необходим анализ протекания процессов, кинетических характеристик, режимных параметров при своевременном обнаружении и предупреждении на ранней стадии отказов и неисправностей оборудования. Наряду со своевременным проведением графика планово-предупредительных ремонтов (ППР) этому способствует внедрение современных методов и средств диагностирования.

Стремление обеспечить эффективность функционирования многоассортиментных химических производств обуславливает необходимость разработки интеллектуальных систем позволяющих в режиме реального времени проводить анализ текущего состояния химико-технологического оборудования (ХТО), прогнозировать его изменение и в случае необходимости предлагать рекомендации относительно выбора оптимальной стратегии ремонта, проводить оперативную коррекцию существующего календарного плана. К основным требованиям к таким системам относится высокая скорость поиска неисправностей и достоверность полученного решения. Возникает необходимость учета возможности проведения ремонта в условиях неопределенности, которая включает в себя отсутствие точной локализации развивающегося дефекта, а так же степени его развития.

Эффективным подходом, позволяющим решить существующие проблемы в организации работы ХТС многоассортиментного производства, является использование методов математического моделирования, технической кибернетики и средств современной вычислительной техники.

Цель работы заключается в исследовании особенностей химико-технологических процессов многоассортиментных производств при разработке диагностических моделей механических отказов элементов оборудования, разработке теоретических и методологических аспектов решения задач выбора оптимальной стратегии ремонта химико-технологического оборудования в

условиях неопределенности и оптимального календарного планирования работы совокупности ХТС цеха при ограниченности ремонтного персонала.

Методы исследований. Использованы методы математического моделирования, математической логики, теории нечетких множеств и комбинаторики применительно к особенностям функционирования многоассортиментных химических производств.

Научная новизна работы состоит в следующем:

- разработаны основные диагностические модели механических отказов наиболее часто встречающихся узлов ХТО;

- разработан алгоритм извлечения и оптимизации диагностических правил;

- поставлена и решена задача выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО в условиях неопределенности и разработана ее математическая модель с целью повышения надежности функционирования процессов и оборудования многоассортиментных химических производств;

- разработана математическая модель автоматизированного построения графика ремонтных работ ХТО;

- поставлена задача оптимального календарного планирования работы совокупности ХТС цеха в условиях ограниченности ремонтного персонала и разработан алгоритм ее решения.

Практическая ценность. На базе предложенных математических моделей и алгоритмов решения поставленных задач разработан пакет прикладных программ, предназначенный для определения текущего технического состояния оборудования химико-технологических схем цеха, выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО в условиях неопределенности, а также построения и оперативной коррекции оптимального календарного плана работы химико-технологического оборудования и графика проведения ППР. В состав пакета входят программы, обеспечивающие удобный интерфейс пользователя и графическое отображение проведенных расчетов. Данный пакет прикладных программ внедрен на ОАО "Пигмент" г. Тамбова в составе математического и программного обеспечения систем автоматизированного проектирования и оперативного управления многоассортиментных химических производств.

Апробация работы. Материалы работы были доложены на II и III Тамбовской межвузовской научной конференции "Актуальные проблемы информатики и информационных технологий", Тамбов, ТГУ; на I Всероссийской научно-технической конференция "Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве", Нижний Новгород, НГТУ; на II международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM-99, С. Петербург, 1999.

Публикации. Основное содержание работы отражено в 11 публикациях.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов, списка используемой литературы и приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность, сформулированы цели настоящей работы, определены ее научная новизна и практическая ценность. Сформулированы положения, выдвигаемые на защиту.

Первая глава посвящена литературному обзору и постановке задачи исследования. В ней определены основные цели и направления технической диагностики, анализируются работы посвященные оптимизации ремонтных работ и решению задач оптимального календарного планирования работы ХТС. На основании проведенного обзора формулируется задача исследования. На рис. 1 показана последовательность ее решения.

плановые задания

Рис. 1 Этапы обеспечения надежности функционирования ХТО многоассортиментных производств

В результате проведенного обзора литературы установлено, что в настоящее время в недостаточной степени исследованы вопросы повышения надежности функционирования оборудования ХТС на стадии его эксплуатации. В связи с этим в работе обосновывается актуальность разработки экспертной системы (ЭС) технической диагностики оборудования, математических моделей выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО в условиях неопределенности, функционирования ХТС в условиях ограниченности ремонтного персонала и автоматизированного построения графика ремонтных работ ХТО.

Во второй главе поставлена задача технической диагностики химико-технологического оборудования, которая формулируется следующим образом.

Необходимо найти решающее правило л, отображающее вектор диагностических признаков X во множество потенциальных состояний диагностируемого объекта Г> :

R: X—> Г) , (1)

X = (XuX2,...,Xn,...,XN), (2)

D' ={D\,D'2, ...,£>;.....D]), (3)

D = {Dx,D2,...,Dk,...,DK\, (4)

при выполнении соотношений в виде диагностической модели R и ограничения на минимальную вероятность реализации диагноза:

Р,>а, (5)

Р,=Р(Ц\Х), (6)

В результате исследования проблемы технической диагностики ХТО сделан вывод о том, что для комплексного решения задачи необходимо применение экспертной системы, позволяющей обеспечивать поддержку принятия решений по диагностическим моделям различных типов с использованием "приближенных рассуждений" при постановке диагноза.

В главе представлена предлагаемая архитектура экспертной системы технической диагностики ХТО (рис. 2). В качестве диагностируемого объекта выбраны реакторы периодического действия с перемешивающими устройствами, для них разработаны соответствующие диагностические модели. Причиной такого выбора является то, что данный тип оборудования является ключевым для многоассортиментных химических производств.

Построение диагностических моделей различных типов обусловлено конструктивными и эксплуатационными особенностями

Рис. 2 Архитектура экспертной системы технической диагностики химико-технологического оборудования

объекта, характером проявления нарушений его нормального функционирования. Для диагностики механических отказов ХТО применяются следующие диагностические модели:

1 Диагностические модели в виде таблицы неисправностей.

2 Четкие лингвистические диагностические модели.

3 Нечеткие лингвистические диагностические модели.

4 Диагностические модели в виде нечетких нейросетей (ННС).

Примеры первых двух типов диагностических моделей для редукторов и

уплотнений реактора с перемешивающим устройством представлены в табл. 1 и на рис. 3. При диагностировании технологического оборудования необходим учет специфики протекания процессов в многоассортиментных производствах. Для их анализа привлекаются данные по кинетике процессов, режимным технологическим параметрам, результаты обследования элементов оборудования и др.

При построении нечетких лингвистических диагностических моделей используемые правила имеют следующий вид

ЕСЛИ Х„ ЕСТЬ 4,а, ТО Pb{Dk | Хп) ЕСТЬ В,. (7)

Нечеткие лингвистические переменные 4%и Ц в предпосылках и заключениях диагностических правил представляются значениями нечетких подмножеств Щ из универсальных множеств 1„ и Д.

С„а= U \ic(x"s.)/x"s,' = U \x^{dk)ldk, (8)

еХ„ АеСЬ

.._fj-,_idk/ai,0<dk<ai,ai>0,

VE.W-|(1_<4)/(1_а/), а, <dk <1, а, <1, (J)

ai =argmaxn/r,(<4),/е[1,1]. (10)

dteDt

1 Диагностическая модель редуктора в виде таблицы неисправностей

Диагнозы \ признаки отказа Изм. тока Вибрация Перегрев Шум

Дефект элементов подшипника 1 I 0 1

Проворачивание подшипника 1 0 1 0

Ослабление крепления к аппарату 0 1 0 1

Дефект полумуфты 0 1 0 0

Срез шпонки крепления шестерни 1 0 0 0

Равномерный износ шестерни 0 0 0 1

Скалывание зубьев шестерни 0 1 0 1

Дефект торцового уплотнения 0 0 1 1

Каждое нечеткое диагностическое правило формирует элементарную причинно-следственную связь между признаком и диагнозом в виде нечеткого бинарного отношения. Затем отношения объединяются в группы и заносятся в БД ЭС.

В любой момент времени, используя композиционное правила вывода, задавшись значением признака дефекта, вычисляется оценка к-го диагноза по этому признаку. Оценки диагнозов по комплексу признаков X вычисляются с использованием операции пересечения нечетких множеств.

На рис. 4 представлена процедура логического вывода ЭС по трем нечетким правилам, характеризующим техническое состояние подшипника, установленном на вале привода реактора с мешалкой.

При наличии достаточного количества статистической информации о дефектах оборудования используются диагностические модели, основанные на нечетких нейронных сетях. Отличительной особенностью данной диагнос-

правило 1: если шум = повышен то возможный отказ = дефект пружин или пар трения

правило 2: если возможный отказ = дефект пружин или пар трения и характер шума = металлический то

диагноз = коррозионное или усталостное разрушение пружин

правило 3: если возможный отказ = дефект пружин или пар трения и характер шума = глухой то диагноз = растрескивание пар трения

правило 4: если шум = нормальный и утечка масла = большая то диагноз = дефект резиновых уплотнительных колец

правило 5. если шум = нормальный и утечка масла = повышена то диагноз = абразивный износ пар трения

правило 6: если шум = повышен и утечка масла = большая то диагноз = растрескивание пар трения

правило 7: если шум = повышен и угечка масла = повышена то

диагноз = коррозионное или усталостное разрушение пружин

Рис. 3 Диагностическая модель торцового уплотнения типа ТДМ в виде четкой лингвистической модели

Если пик фактор = «немного повышен» то дефект подшипника «более менее вероятно» Если пик фактор = «повышен» то дефект подшипника «более чем вероятно» Если пик фактор = «высокий» то дефект подшипника «почти точно»

МП*) I -

В, В2 Вз

3 5 7 9 1 ИЗ 15 17 19 21 23 25 27 Пф

0 5

Л|=« более или менее нормальный»; Л2= «повышен»; «высокий» Й1=«более менее вероятно»; В2=«более чем вероятно»; В3=«почти точно» /('=«17» —> В?= «достаточно вероятно»

Рис. 4 Процедура логического вывода ЭС по нечеткой диагностической модели. Определение вероятности дефекта подшипника.

Ог О, О,

Слон 3 Расчет вероятностей диагнозов

Слой 2 Вывод по правилам

Слой I Фазификация

Признаки да|>скта

Автомат им ее кое

извлечение диагностических правил

с

с ог

О) V >

Ь/ш*

О 00! О I 1 10 100 1000

ц • величина утечки; Д*/™, - максимальная скорость ее увеличения, Д - нормальное состояние; Д - растрескивание пары трения; Оз - дефект уплотнительных резиновых колец. О* - повышенный износ вследствие попадания в уплотнение абразива, Д< -дефект пружин.

ОШ1

А,А, А, А,

Аг

с«1 /ч

Рис. 5 Диагностическая модель торцевого уплотнения Т7 в виде нечеткой нсйросети и нечеткие кластеры полученные в результате ее обучения

тическои модели является то, что построение диагностических правил и их оптимизация осуществляется автоматически. Каждое диагностическое правило представлено в виде нечеткого кластера, образованного соответствующими функциями принадлежности второго слоя ННС (рис. 5). Нечеткие лингвистические правила имеют вид:

ЕСЛИ (Х]р ЕСТЬ А^ ) И ... И (хры ЕСТЬ АЫ8ч) ТО Бк . (11)

Обучение ННС классификации и распознаванию состояний технической системы состоит из двух этапов:

1) Извлечение диагностических правил из численных данных с использованием генетического алгоритма;

2) Оптимизация полученных правил путем настройки параметров функций принадлежности.

Все представленные диагностические модели используются для формирования базы знаний экспертной системы и диагностирования работы узлов реактора периодического действия с перемешивающим устройством.

В третьей главе поставлена задача выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО в условиях неопределенности. Факторы неопределенности выражаются временем возникновения отказа и неточной локализацией элемента, подлежащего ремонту.

Задача выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО в условиях неопределенности формулируется следующим образом.

Необходимо найти такие время начала планируемого ремонта / и его тип м>, при которых условные затраты на проведение ремонтных работ будут минимальны

/ , IV = а^ гшп

/=|

(12)

о.

ч

при выполнении уравнений связи в виде математической модели выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО

//(О,

Уик

V/: = ащпип г, (/),

V

гК (0 = + аик,(0<"' + 0^(0^(0 + а,0\1)2,1°\0,

=2Ы{1,у),

I К, Jl м„

< = 14 = 1 у=1 т=1

Г1, если(*,* =1)лО,;бКЛ-1])л^ + </а);

[О, иначе,

[0, +

[1, иначе,

д /=1

/'=1 Г*1

Сс! = аг8 тахДге ,

иФо/) Аге>0,

= а^гшп^ (/),

^кор

//, если

^ (/„, ) + (/„,,/ ) < ^ (/ы) - (/,*);

(0 + ^(0 < МО-*/.('/'),

иначе,

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21) (22)

(23)

(24)

(25)

(26)

(27)

и следующих ограничений

- на время проведения ремонта

t0<t<t#, (28)

- на количество имеющихся запасных частей /-ой детали

к, < К , (29)

- на максимальное количество привлекаемых ремонтников

1<G, (30)

- на максимально возможные затраты на приобретение запасных частей

ср< Ф. (31)

На рис. 6 представлен фрагмент календарного плана работы ХТС 3 33-го цеха ОАО "Пигмент", график проведения ППР цехового оборудования и оценка времени до отказа. В результате решения задачи технической диагностики получено, что мотор-редуктор аппарата D2408 имеет дефект подшипника с вероятностью 0.8 или дефект шестерни с вероятностью 0.2. Остальные исходные данные сведены в табл. 2.

2 Затраты и время, необходимые для замены подшипников и шестерен мотор-редуктора MPI при различных типах проведения ремонтных работ

Тип ремонта Время ремонта, ч Затраты на замену изношенного элемента, р.

/ = 1 1 = 2 / = 1 1 = 2

V = 1 4 4 500 600

v = 2 5 5 450 550

v = 3 8 9 350 450

В результате расчета по математической модели (13) - (27) была получена оптимальная стратегия ремонта ключевого элемента химического реактора D2408 мотор-редуктора MPI. Получены следующие оптимальные время и тип

планируемого ремонта: t = w*=3.

В четвертой главе поставлена задача оптимального календарного планирования работы совокупности химико-технологических схем цеха многоассортиментных производств в условиях ограниченности ремонтного персонала. Она формулируется следующим образом.

Необходимо найти следующие множества векторов: состояний функционирования химико-технологических схем цеха q , продолжительностей

Календарные дни : I 19 I 20 I 21 I 22 I 23 I 24

РР2401 1*2406 РР2403

--'У-

и'М 1Р..<!2

№ ю

ППР схемы 5

ППР схемы 5

Рис. 6 Фрагмент календарного плана схемы 3 цеха 33 ОАО "Пигмент". Нарабатываемый продукт: 4-толуидин-З-сульфонат

состояний функционирования 5 , последовательности проведения планово-предупредительных ремонтов г и последовательности их совмещения с расписанием с *, при которых "условная" прибыль достигает максимума

{<7', ст* ,?*, с'} = аг§дпах Р,

7,с

N 1„ N К М

р = 8-^-гп-гш = ЕЕ(йо+ЙГ)С-II 5Жсст)0Г- (зз>

(32)

л=1/=1 т=1

N '„ J 1„ N 1„

- ЕЕ Е{(Аб^С + ^пуфЕтЛ - ЕЕ(£™,-8"Ж',

л=1/=17=1 /=1 л=Ь = 1

?={< £>,0 = 1^,/» = ^}; а = = (34)

г={<г/ >,р = йз~п,п = Щ-, с={<су>,р = Щ,,п=\^}, (35)

при выполнении уравнений связи в виде математических моделей функционирования ХТС цеха:

А ¡и = , , Ти (36)

Та=ТаА+Ла, (37)

tk(jk "O + PkÜk -1) + Tkjk ' ^Jk' О к ~ 1) e Л 5 '¿О*-1) + % ' ~^ e Л• Л e Л.

(39)

tu, a = l;a = l ,A\

Tua , 'a-1 = 'a; 'a-I > 'a - Л

^''a-i'a > 'a-I * 'a ; 'a-b'a ^

'/„ , ('a-1 > /) V (/'a+1 > /);

max(A.a, Xa + Aíp (g(/)) + tkj, + PkM - //(>,_i)), 3/a e Др; /a > /; A/p(g(0) - (TL, - T,j), 3/a í Ap; ia > /,

математической модели оптимального совмещения графика ремонтов с календарным планом работы химико-технологических схем цеха:

К" =

Kj-'Sj Kj

jhik к

V+tSj-K

к

'кр1 j

-Л/" -/"

- A'u / 0 /'

/ = t тр!> кр!У

ц y 'Ov

t" -/" ц 7 '0;

A'n j

K>

•rpxj

4n,j,ia >/

t = t + h\ g{t) = g{t) + r$ d = d + h;

^ < трУ!

(40)

(41)

(42)

(43)

(44)

(45)

(46)

и следующих ограничении: - на производительность схемы

- на наличие сырья:

1 изр

изр >

- на число ремонтных рабочих цеха:

(47)

(48)

П

V/:

- на хранение готового продукта:

Х1(вгО,

п=ь=1

- на проведение планово-предупредительных ремонтов:

(49)

(50)

„норм

норм

,р -Д Р1Р<Г"><Г^. (51)

В результате расчета по полученным математическим моделям были найдены: оптимальная последовательность наработки 18-ти продуктов на 5-ти ХТС цеха, оптимальный вариант совмещения графика ремонтов с полученным календарным планом (рис. 7).

В нижней части рисунка представлен окончательный календарный план работы химико-технологических схем цеха и полученная функция суммарных трудозатрат.

Расписание работы без учета проведения ремонтов

ХТС 1 ХТС 2 хтсз

ХТС 4 ХТС 5

Январь

_Февраль | [

_Морт_

ж

зж

ПС

ш

; ' " !Л1

Ремонты ХТС 1

Ремонты ХТС 2

-»4-, _

ад

Ремонты ХТСЗ

из:

. ЕШ:Г

Ремонты ХТС 4

Ремонты ХТС 5

Расписание работы с учетом проведения ремонтов

Х1С1 Х1С

хтсз ХТС 4 ХТС$

ш

10 чел. Цеховые трудозатраты

Ж 0

:плгг

4

ттттП:

ни

п;:

5

Рис. 7 Календарный план работы совокупности ХТС цеха 33 ОАО "Пигмент" до и после его совмещения с графиком ремонтов ХТО

Разработанные математические модели и алгоритмы решения задач были реализованы в виде пакета прикладных программ, вошедшего в состав математического и программного обеспечения системы автоматизированного проектирования и оперативного управления ОАО "Пигмент" г. Тамбова.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1 В результате исследования методов повышения надежности функционирования процессов и оборудования с учетом специфики многоассортиментных химических производств поставлена задача технической диагностики ХТО, в результате решения которой определяется множество потенциальных состояний диагностируемого объекта, с оценкой их вероятностей и времени возникновения отказа, а также комплекс диагностических моделей, необходимых для построения решающих правил.

2 Разработаны основные диагностические модели механических отказов наиболее часто встречающихся узлов ХТО. К ним относятся диагностические модели перемешивающего устройства, торцового уплотнения, электродвигателя, редуктора и др.

3 Поставлена задача выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО в условиях неопределенности. Разработана математическая модель, которая позволяет учитывать возможную неточность локализации дефекта и неопределенность времени возникновения отказа оборудования.

4 Поставлена задача оптимального календарного планирования работы совокупности ХТС цеха в условиях ограниченности ремонтного персонала и разработан алгоритм ее решения.

5 Разработаны математические модели функционирования ХТС и автоматизированного построения графика ремонтных работ химико-технологического оборудования, позволяющие рассчитывать продолжительности состояний работы схемы в условиях ограниченности ремонтного персонала цеха.

6 С целью повышения надежности функционирования процессов и оборудования многоассортиментных химических производств разработан пакет прикладных программ для решения задач технической диагностики и выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО, а также оптимального календарного планирования работы ХТС. Данный пакет был внедрен в 2000 году в состав математического и программного обеспечения системы автоматизированного проектирования и оперативного управления ОАО "Пигмент" г. Тамбова.

Условные обозначения

к- элемент множества возможных состояний ХТО; / - потенциально дефектный элемент диагностируемого объекта; а - уровень ограниченного подмножества диагнозов; Л - вероятность к-го диагноза; Х„-п-й признак дефекта; - лингвистическая переменная, характеризующая признак дефекта; РЬ{Д|Л"„) - субъективная вероятность диагноза Вк, оцененная по признаку Х„, которая может принимать значение из определенного ряда лингвистических переменных В/ ; г<„ (/), г,. (О - функции детерминированных и условных затрат на проведение IV-го типа ремонта с целью замены или восстановления /-го элемента ХТО; А:, - эффект, который можно получить от проведения дополнительного визуального осмотра с разборкой узла, р.; /^(0 - функция принадлежности времени до полного отказа 1-го элемента; - стоимость заменяемых деталей, р.; г""' - затраты, на разборку и сборку узла, установку заменяемых деталей, р.; - затратная составляющая, связанная с уменьшением прибыли в результате простоя на ремонт, р.; г'" - затраты связанные с потерями сырья и энергетики, р.; а''",а""/,аАр,а'°1 - бинарные переменные, описывающие необходимость учета соответствующих затратных составляющих; со, - размер партии 1-го продукта, т.; с,' - цена партии/-го продукта, р.; - расходная норма т-го компонента сырья на 1 т. /-го продукта; Л/,; - количество компонентов сырья, загружаемых ву-й аппарат и необходимых для производства /'-го продукта; г,'"8 - затраты на энергетику при эксплуатацииу'-го аппарата для выпуска одной партии /'-го продукта, р.; / - число выпускаемых продуктов; К, - количество необходимых партий /'-го продукта; уцк - бинарная переменная, равная единице, в случае потерь к-ой партии /-го продукта у'-ой стадии; хл - бинарная переменная, равная единице, если ремонт "перекрывает" по времени к-ую партию /'-го продукта в аппарате у'7 ; А, В - первая и последняя стадии блока нулевого ожидания; - время окончания наработки к-ой партии /"-го продукта на 7-ой стадии, ч; р" - время передачи к-ой партии /'-го продукта с у-ой стадии; с1пг - время вынужденного простоя, ч; с!г"р , с/г""1 - продолжительность простоя при незапланированном ремонте и дополнительном визуальном осмотре узла соответственно; Л - бинарная переменная, равная единице, если проводится ремонт и равная нулю, если проводится дополнительный визуальный осмотр; - время проведения дополнительного визуального осмотра узла; /,* - время ремонта, оптимальное для /-го элемента узла; /КОр- время коррекции, на которое переносится ремонт в случае ошибочной локализации дефекта и разборке узла; /0 - время появления первых симптомов отказа; !ГГ - время при котором вероятность возникновения отказа равна единице; сумма, полученная от реализации продукции, р; С„( - цена /-го продукта, выпускаемого на л-ой ХТС, р/т; <2,о - запас /-го продукта л-ой схемы на начало планируемого периода, т; О," - выпуск /-го продукта л-ой схемы за планируемый период, т; Xе - затраты на сырье, р.; /С - расходная норма т-го компонента сырья на 1т /'-го продукта л-ой схемы; Сс„ - цена сырья, р./ед.изм.; 2" - экономические потери при переходе с продукта на продукт, р.; Д(7," - потери /-го продукта

/i-ой схемы при промывке аппарата j-ой стадии; Щ - число параллельных аппаратов на7-ой стадии л-ой схемы при выпуске партии /'-го продукта; Т," - количество переходов с выпуска /-го продукта на /-ый продукт на и-ой схеме; Z"1 - штрафные выплаты за несвоевременную поставку продукции; ОЦ„ - плановое задание по выпуску /-го продукта на л-ой схеме; А," - сумма штрафа за недопоставку 1т. /'-го продукта л-ой схемы; Q - оператор, с помощью которого рассчитывается время перехода с продукта к на продукт /; du - время, на которое следует задержать к-ю партию /-го продукта для обеспечения режима нулевого ожидания; rkjt - время пребывания i-ой партии продукта на j-ой стадии, ч; TLl - время цикла наработки ¡-го продукта, ч; Ь, - количество партий /'-го продукта, выпускаемых за одни сутки; T:j - время обработки /-ой партии i-го продукта в аппарате непрерывного действия, ч; Л, Л - стадии с аппаратами периодического и полунепрерывного действия; а - состояние функционирования ХТС; Та - время смены а-го состояния, ч; 1Я - время начала планирования, ч; Ла - продолжительность функционирования ХТС без учета проведения ремонтных работ; Д(д(g(l)) - функционал, описывающий продолжительность ремонта в условиях ограниченности ремонтного персонала, ч; g(t) - функция суммарных трудозатрат на ремонтные работы; Aß- окрестность возможного переноса ППР; К" - число капитальных ремонтов (KP) за планируемый период; И" - число текущих ремонтов (TP) за планируемый период; Atüj,Atnj - межремонтный цикл и период для j-ro аппарата л-ой ХТС, ч; , t"v -моменты начала проведения KP и TP, ч; г"р - время проведения ППР, проводимого на 7-ой стадии л-ой ХТС, ч; D - емкость хранилища; G - число ремонтников цеха, чел.; 5„,„,р - количество израсходованного сырья за планируемый период; 5"„,р- количество сырья, поступившее для производства, т.

Основные результаты диссертации опубликованы в работах

1 Малыгин E.H., Ахмедов В.А. К вопросу о применении экспертных систем в диагностике ГАПС производств органического синтеза // Информационные и кибернетические системы управления и их элементы: Тез. докл. всерос. молодежной науч.-тех. конф. - Уфа, УГАТУ, 1997. - С. 41.

2 Малыгин E.H., Фролова Т.А., Краснянский М.Н., Ахмедов В.А. Экспертная система диагностики отказов оборудования и нарушений норм технологического режима многоассортиментных химических производств // Математические методы в химии и технологиях (ММХТ-11): Тез. докл. 11-ой международной научн. конф. - Владимир, ВлГУ, 1998. - С. 41 .

3 Малыгин E.H., Фролова Т.А., Краснянский М.Н., Ахмедов В.А. Разработка базы знаний экспертной системы диагностики отказов оборудования и выбора оптимальной стратегии ремонта ГХТС // Актуальные проблемы информатики и информационных технологий: Тез. докл. 2-ой

Тамбовской межвузовской научной конференции. - Тамбов: Изд-во ТГУ им. Г.Р. Державина, 1998. - С. 49-52.

4 Малыгин E.H., Фролова Т.А., Краснянский М.Н., Ахмедов В.А. Задача выбора оптимальной стратегии ремонта ГХТС многоассортиментных производств // Автоматизированные системы, приборы аналитического контроля, информационные технологии: Сборник научных трудов -Тамбов: ТГТУ, 1998.- Ч. II. - С. 94-99.

5 Малыгин E.H., Фролова Т.А., Краснянский М.Н., Ахмедов В.А. Применение экспертной системы диагностики отказов оборудования при решении задач календарного планирования работы ГХТС // Системы управления и информационные технологии: Межвузовский сборник научных трудов. - Воронеж: Издательство ВГТУ, 1998. - С. 146-154.

6 Малыгин E.H., Фролова Т.А., Краснянский М.Н., Ахмедов В.А. Техническая диагностика в ГАПС // Актуальные проблемы информатики и информационных технологий: Тез. докл. 3-ей Тамбовской межвузовской науч. конф. - Тамбов: Издательство ТГУ им. Державина, 1999. - С. 114.

7 Малыгин E.H., Фролова Т.А., Краснянский М.Н., Ахмедов В.А. Моделирование объектно-ориентированных знаний в экспертной системе диагностики отказов оборудования и выбора оптимальной стратегии ремонта. ГХТС // Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве: Тез. докл. 1-ой Всероссийской научно-техническая конференция. - Нижний Новгород: НГТУ, 1999. - 4.11. - С. 43.

8 Малыгин E.H., Ахмедов В.А. Мягкие вычисления в гибких автоматизированных производственных системах // II Междун. конф. по мягким вычислениям и измерениям SCM-99. - С. Петербург, 1999. - Т.2. - С. 87-90.

9 Ахмедов В.А., Фролова Т.А., Краснянский М.Н. Методы технической диагностики и мягкие вычисления в ГАПС // Труды ТГТУ: Сб. научных статей молодых ученых и студентов. - Тамбов, 1999. - Вып. 4. - С. 97-103.

10 Малыгин E.H., Фролова Т.А., Краснянский М.Н., Ахмедов В.А. Оперативное принятие решений при нарушении нормального функционирования гибких химико-технологических систем // Методы и средства управления технологическими процессами: Тез. докл. 3-ей междунар. науч. конф. - Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 1999. - С. 196-198.

11 Малыгин E.H., Краснянский М.Н., Ахмедов В.А. Подходы к решению задачи выбора оптимальной стратегии ХТС // IV научная конференция ТГТУ: Тез. докл. - Тамбов, 1999. - С. 25.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ И ОБОРУДОВАНИЯ МНОГОАССОРТИМЕНГНЫХ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ

1.1. Состояние вопроса технической диагностики химико-технологического оборудования.

1.2. Состояние вопроса оптимального календарного планирования функционирования химико-технологических схем и оптимизации графика проведения ремонтных работ оборудования.

1.3. Постановка задачи исследования.

ГЛАВА 2. ТЕХНИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ

2.1. Постановка задачи техничеркой диагностики ХТО.

2.2. Архитектура экспертной системы технической диагностики химико-технологического оборудования.

2.3. Виды диагностических моделей, используемых для локализации дефектов ХТО.

2.4. Диагностика оборудования с вращающимися деталями по показателю «вибрация».

Выводы к главе 2.

ГЛАВА 3. ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ СТРАТЕГИИ РЕМОНТА ХТО В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ.

3.1. Определение сроков проведения ремонта ХТО.

3.2. Оценка затрат на ремонт ХТО при различных сроках его проведения

3.3. Математическая модель выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО в условиях неопределенности.

3.4. Постановка задачи выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО в условиях неопределенности.

Выводы к главе 3.

ГЛАВА 4. ПОИСК ОГГГИМАЛЬНОГО КАЛЕНДАРНОГО ПЛАНА РАБОТЫ СОВОКУПНОСТИ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СХЕМ ЦЕХА В УСЛОВИЯХ ОГРАНИЧЕННОСТИ РЕМОНТНОГО ПЕРСОНАЛА .113 4.1. Математическая модель функционирования ХТС.

4.2. Математическая модель автоматизированного построения графика ремонтных работ химико-технологического оборудования

4.3. Постановка задачи оптимального календарного планирования работы совокупности ХТС цеха в условиях ограниченности ремонтного персонала.

Выводы к главе 4.

ГЛАВА 5. АЛГОРИТМЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ И ОБСУЖДЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ.

5.1. Алгоритм решения задачи технической диагностики ХТО.

5.2. Алгоритм решения задачи выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО в условиях неопределенности.

5.3. Алгоритм решения задачи оптимального календарного планирования работы совокупности ХТС цеха в условиях ограниченности ремонтного персонала.

Выводы к главе

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

Важнейшим фактором повышения эффективности функционирования многоассортиментных химических производств является обеспечение надежности работы оборудования химико-технологических схем (ХТС). К особенностям функционирования многоассортиментных химических производств можно отнести: широкий ассортимент производимой продукции при сравнительно небольших объемах выпуска; сложность технологического оформления производства; парк технологического оборудования в своей основе представлен аппаратами периодического действия и т.п.

Для поддержания на высоком уровне эффективности и надежности ХТС необходим анализ протекания процессов, кинетических характеристик, режимных параметров при своевременном обнаружении и предупреждении на ранней стадии отказов и неисправностей оборудования. Наряду со своевременным проведением графика планово-предупредительных ремонтов (ППР) этому способствует внедрение современных методов и средств диагностирования.

Стремление обеспечить надежность функционирования многоассортиментных химических производств обуславливает необходимость разработки интеллектуальных систем позволяющих в режиме реального времени проводить анализ текущего состояния химико-технологического оборудования (ХТО), прогнозировать его изменение и в случае необходимости предлагать рекомендации относительно выбора оптимальной стратегии ремонта, проводить оперативную коррекцию существующего календарного плана. К основным требованиям таких систем относится высокая скорость поиска неисправностей и достоверность полученного решения. Возникает необходимость учета возможности проведения ремонта в условиях неопределенности, которая включает в себя отсутствие точной локализации развивающегося дефекта, а также степени его развития.

Эффективным подходом, позволяющим решить существующие проблемы в организации работы ХТС многоассортиментного производства является использование методов математического моделирования, технической кибернетики и средств современной вычислительной техники.

Таким образом, обеспечение надежности функционирования процессов и оборудования многоассортиментных химических производств представляет собой актуальную задачу.

Цель работы заключается в исследовании особенностей химико-технологических процессов многоассортиментных производств при разработке диагностических моделей механических отказов элементов оборудования, разработке теоретических и методологических аспектов решения задач выбора оптимальной стратегии ремонта химико-технологического оборудования в условиях неопределенности и оптимального календарного планирования работы совокупности ХТС цеха при ограниченности ремонтного персонала. В соответствии с этим, в задачу данной работы входило:

- разработка архитектуры экспертной системы (ЭС) технической диагностики механических отказов ХТО;

- разработка диагностических моделей наиболее часто встречающихся узлов химико-технологического оборудования;

- разработка алгоритма автоматического извлечения и оптимизации диагностических правил с использованием методов теории мягких вычислений;

- постановка задачи выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО в условиях неопределенности;

- разработка математической модели выбора оптимальной стратегии ремонта в условиях неопределенности;

- разработка математической модели функционирования ХТС, позволяющей рассчитывать продолжительности ее состояний в условиях ограниченности ремонтного персонала цеха;

- разработка математической модели автоматизированного построения графика ремонтных работ ХТО;

- разработка алгоритма решения задачи оптимального календарного планирования работы совокупности ХТС цеха в условиях ограниченности ремонтного персонала.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов, списка используемой литературы и приложений.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. В результате исследования методов повышения надежности функционирования процессов и оборудования с учетом специфики многоассортиментных химических производств поставлена задача технической диагностики ХТО. При ее решении определяется множество потенциальных состояний диагностируемого объекта, с оценкой их вероятностей и времени возникновения отказа, а также комплекс диагностических моделей, необходимых для построения решающих правил.

2. Разработаны основные диагностические модели механических отказов наиболее часто встречающихся узлов ХТО. К ним относятся диагностические модели перемешивающего устройства, торцового уплотнения, электродвигателя, редуктора и др.

3. Поставлена задача выбора оптимальной стратегии ремонта ХТО в условиях неопределенности. Разработана математическая модель, которая позволяет учитывать возможную неточность локализации дефекта и неопределенность времени возникновения отказа оборудования.

4. Поставлена задача оптимального календарного планирования работы совокупности ХТС цеха в условиях ограниченности ремонтного персонала и разработан алгоритм ее решения. В результате решения задачи были найдены: оптимальная последовательность наработки 18-ти продуктов на 5-ти ХТС 33-го цеха ОАО «Пигмент» и оптимальный вариант совмещения графика ремонтов ХТО с полученным календарным планом.

5. Разработаны математические модели функционирования ХТС и автоматизированного построения графика ремонтных работ химико-технологического оборудования, позволяющие рассчитывать продолжительности состояний работы схемы в условиях ограниченности ремонтного персонала цеха.

1. Азовцев А.Ю., Барков A.B. Новое поколение систем диагностики и прогнозирования технического состояния. - СПб.: Изд. АО В ACT, 1994. - 20 с.

2. Производственные системы с искусственным интеллектом / P.A. Алиев, Н.М. Абдикеев, М.М. Шахназаров и др. М.: Радио и связь, 1990. - 264 с.

3. Торцовые уплотнения аппаратов химических производств / Антипин Г.В., Банников М.Т, Домашнев А.Д и др. М: Машиностроение. - 1984. - 112 с.

4. Балакирев B.C., Кобяков А.И. Распознавание и классификация ситуационных состояний пусковых процессов химико-технологических систем // Химическая технология. 1990. - Т. 24. - №1. - С. 111-119.

5. Барков A.B., Баркова Н.А, Азовцев А.Ю. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации // СПб: Изд. АО ВАСТ, 1997. 170 с.

6. Барков A.B. Возможности нового поколения систем мониторинга и диано-стики // Металург. 1998. - №11. - С. 3-12.

7. Баршдорф. Д. Нейронные сети и нечеткая логика. Новые концепции для технической диагностики неисправностей // Приборы и системы управления. 1996. - №2. - С. 48-53.

8. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978.- 240 с.

9. Володин В.М., Матвеев В.В. Задача оптимального управления ремонтом технологического оборудования // Теоретические основы химической технологии. 1987. - T.l 1. - №4. - С. 539-545.

10. Генкин М.Д. Вибрации в технике: Справочник.-М: Машиностроение, 1981. 496 с.

11. Генкин М.Д. Виброакустическая диагностика зарождающихся дефектов.-М: Наука, 1984,- 119 с.

12. Глазунов Л.П., Смирнов А.Н. Проектирование технических систем диагностирования. JI: Энергоатомиздат. Ленингр.отд-ние, 1982. - 168 с.

13. Горнев В. Ф., Емельянов В.В., Овсянников М.В. Оперативное управление в ГПС. М: Машиностроение. - 1990. - 256 с.

14. Гуляев В.А., Бугаев А.Е. Логико-лингвистические методы в задачах диагностирования сложных объектов. Киев: Ин-т пробл. моделир.в энерг.-1989. - Вып. 20 . - 28 с.

15. Добрынин С.А., Фельдман М.С., Фирсов Г.И. Методы автоматизированного исследования вибрации машин // М.: Машиностроение, 1987. - 224 с.

16. Дробот Ю.Б., Лазарев A.M. Неразрушающий контроль усталостных трещин акустико-эмиссионным методом.-М: Изд-во стандартов, 1987. 220 с.

17. Ермаков В.И., Шеин B.C. Технология ремонта химического оборудования. Л.: Химия. - 1977,- 302 с.

18. Ермаков В.И., Шеин B.C. Ремонт и монтаж химического оборудования.-Л.:Химия. 1981,- 368 с.

19. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем. М.: Зна-ние.-1974. - С. 5-49.- 176

20. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенного решения. М.: Мир. 1976. - 165 с.

21. Зайцев И. Д. Автоматизированная система выбора и расчета оптимальной структуры химико-технологической системы и ее аппаратурное оформление // Химическая технология. 1977. - №2. - С. 42- 47.

22. Касаткин А.Г. Основные процессы и аппараты химической технологии. -М.: Химия, 1973.- 750 с.

23. Касти Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы.- М.: Мир, 1982. -216 с.

24. Построение экспертных систем сложных химико-технологических объектов / В.В. Кафаров, И.Н. Дорохов, П.И Елисеев и др. // Химическая технология. 1989. - Т. 304. - №6.

25. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение нечетких множеств. М: Наука, 1986. 359 с.

26. Кафаров В.В., Макаров В.В. Гибкие автоматизированные производственные системы в химической промышленности.-М.: Машиностроение, 1990.-319 с.

27. Кафаров В.В, Мешалкин В.П., Грун Г. и др. Обеспечение и методы оптимизации надежности химических и нефтеперерабатывающих производств.-М.: Машиностроение, 1987. 272 с.

28. Построение экспертных систем сложных химико-технологических объектов / В.В. Кафаров, И.Н. Дорохов, П.И. Елисеев // Доклады АН СССР. -1989.-Т. 304. №6.

29. Кафаров В.В., Макаров В.В. Гибкие автоматизированные производственные системы в химической промышленности. М., 1990. - 319 с.

30. Кафаров В.В., Макаров В.В., Нгуен Суан Нгуен. Моделирование и оптимизация периодических процессов и систем химической технологии // Итоги науки и техники: Процессы и аппараты химической технологии.- М.: Химия, 1984,- Т.12.-С.З-97.

31. Клюев В.В. Технические средства диагностирования: Справочник.-М.: Машиностроение, 1989. 672 с.

32. Конвей Р.В., Максвелл Б.Л., Миллер Л.В. Теория расписаний. М.: Машиностроение, 1975. - 359 с.

33. Крус. А., Клемаш И. Системный анализ надежности и стратегии оптимального техобслуживания оборудования в химической промышленности. М: НИИТЭХИМ. - Вып.6. - 1988. - 58 с.

34. Майер Э. Торцовые уплотнения: Пер. с нем. М.: Машиностроение, 1978. - 288 с.

35. Макаров В.В., Алгоритм структурно-логического анализа многопродуктовых химико-технологических систем // Теоретические основы химической технологии. 1994. - Т. 28, № 5. - С.453- 464.

36. Малыгин E.H., Фролова Т.А, Краснянский М.Н. Календарное планирование работы гибких химико-технологических схем многоассортиментных производств // Вестник ТГТУ. 1996,- Т. 2. - №4. - С.375-384.

37. Малышев Н.Г., Берштейн JT.C., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР// М.: Энергоатомиздат, 1991. 134 с.

38. Мешалкин В.П., Гурьева JI.B., Сельский Б.Е. Модели представления знаний о процедуре технической диагностики отказов теплообменных аппаратов // Теоретические основы химической технологии. 1998. - Т. 32. - №2. -С. 201-207.

39. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии М.: Наука.-1995.-366 с.

40. Михалевич В.С.,Кукса А.И. Методы последовательной оптимизации в дискретных сетевых задачах оптимального распределения ресурсов. -М.: Наука, 1983. 217 с.

41. Муромцев Ю.Л. Безаварийность и диагностика нарушений в химических производствах // М.: Химия, 1990. 144 с.

42. Муромцев Ю.Л. Определение границ эффективности и работоспособности сложных систем//Автоматика и телемеханика 1988. №4. - С. 164-176.

43. Муштаев В.И., Шубин B.C. Классификация отказов и графосостояние нефтеперерабатывающего производства // Химическая промышленность. -1997.-№9.-С.55-58.

44. Пархоменко П.П., Согомян Е.С. Основы технической диагностики. Оптимизация алгоритмов диагностирования, аппаратурные средства. М.: Энер-гоатомиздат, 1981.-320с.

45. Перов B.JL, Егоров А.Ф. Стратегия гибкого управления многоассортиментными химическими производствами в условиях неопределенности // Теоретические основы химической технологии. 1994. - Т.28, № 5. - С. 519-529.

46. Попов Э.В. Экспертные системы.-М: Наука, 1987. 288 с.

47. Рагульскис K.M., Юркаускас А.Ю. Вибрация подшипников.- Л.: Машиностроение, 1985. -119 с.

48. Семенов A.M., Португал В.М. Задачи теории расписаний в календарном планировании мелкосерийного производства.- М., 1972.-183 с.

49. Система технического обслуживания и ремонта оборудования предприятий химической промышленности.- М.: Машиностроение, 1986.- 352 с.

50. Старыгин А.Н. «Rapier» интегрированная система управления ремонтом и обслуживанием оборудования // Приборы и системы управления.-1995.-№8

51. Танаев B.C. Теория расписаний // Математика кибернетика. 1988. - №2. - 52 с.

52. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М: Мир, 1977.-256с.

53. Тэрано Т. Прикладные нечеткие системы // М.: Мир.- 1993.

54. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992.

55. Уоттерман Д. Руководство по экспертным системам.-М: Мир, 1989.-388 с.

56. Фарамазов С.А. Ремонт и монтаж оборудования химических и нефтеперерабатывающих заводов.- М.: Химия, 1988. 304 с.

57. Харазов A.M., Цвид С.Ф. Методы оптимизации в технической диагностике машин. М.: Машиностроение, 1983.-132 с.- 180

58. Хейс-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д. Построение Экспертных систем. М. Мир, 1987.-441 с.

59. Хенли Э. Дж., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска. М: Машиностроение, 1984. - 528 с.

60. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах// Л.: Химия, 1983. 352 с.

61. Чипулис В.П. Методы минимизации разрешающей способности диагноза и диагностической информации // Автоматика и телемеханика. -1975. №3. -С. 133-141.

62. Шкурба В.В., Подчасова Т.П. Задачи календарного планирования и методы их решения. Киев: Наукова думка, 1966. - 155 с.

63. Ярушкина Н.Г. Методы нечетких экспертных систем в интеллектуальных САПР. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1997. - 107 с.

64. Ahmed. S., Sahinidis. N. Robust Process Planning under Uncetainty // Ind. Eng. Chem. Res.-1998.-Vol. 37.- P. 1883-1892.

65. Barkov A.V., Barkova N.A. Condition Assessment and Life Prediction of Rolling Element Bearings // Sound and Vibration, 1995.

66. Birewar D.B., Grossmann I.E. Simultaneous Production Planning and Scheduling in Multiproduct Batch Plants // Ind. Eng. Chem. Res.-1990,Vol.29, No.4.-P.570-580.

67. Dahal K.P., Aldridge C.J, McDonald J.R., Generator maintenace scheduling using a genetic algorithm with a fuzzy evaluation function // Fuzzy sets and systems .-1999. -No. 102. -P .21 -29.

68. Daugherty D.P., Felder R.M. An Expert System for Scheduling Production in a Multipurpose Specialty Chemicals Plant // Plant/Operations Progress.-1990.-Vol. 9, No.l.- P.44-49.- 181

69. Fanti M.P., Maione B., Naso D., Turchiano B. Genetic multi-criteria approach to flexible line scheduling // International Journal of Approximate Reasoning.-1998. Vol. 19. P. 5-21.

70. Goldberg D.E. Genetic Algoritms in Search, Optimization and Machine Learning//Addison-Wesley, 1989.

71. Horikawa S., Furuhashi T., Uckikawa Y. On Fuzzy Modeling Using Neural Networks with the Back-Propagation Algorithm. IEEE Trans, on Neural Networks, Vol. 3, No.5, 1992.-P.801-806.

72. Ishibuchi H., Nakashima T., Murata T. Performance Evaluation of Fuzzy Classifier Systems for Multidimensional Pattern Classification Problems. IEEE Trans, on Systems, Man, and Cybernetics.-1999.-Vol.39.No.5.-P.601-617.

73. Ishibuchi H., Murata T., Turksen I.B. Single objective and two-objective genetic algorithms for selecting linuistic rules for pattern classification problems. Fuzzy Sets and Systems.-1997.-Vol.89.-P.135-150.

74. Jager R. Adaptive fuzzy control. In L. Boullart, A.J. Krijgsman, R.A. Vingerhoeds. Application of artificial intelligence in process control, P. 368-387. Oxford, UK: Pergamon Press. 1992.

75. J.-S. Roger Jang. ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference systems. IEEE Trans, on Systems, Man, and Cybernetics.-1993.-Vol.23(03).-P.665-685

76. Ku H.M., Rajagopalan D., Karimi LA. Scheduling in Batch Processes // Chem. Eng. Prog.- 1987.- No. 8,- P.35-45.

77. Kuriyan K., Reklaitis G.V. Scheduling Flowshops to Minimize Makespan // Comput. chem. Eng.- 1989.-Vol.28, No.8.-P.191-200.

78. McCormic A.C., Nandi A.K. Rotating machine condition classification using artifitial neural networks // Proceedings of COMADEM'96.-Sheffield.-1996.

79. Nguyen H.T., Sugeno M. Fuzzy systems. Modeling and control.- Kluwer Academic Publishers.- 1998.

80. Nie J., Linkens D.A. Learning Control Using Fuzzified Self-Organizing Radial Basis Function Network. IEEE Trans, on Fuzzy Systems, Vol. 1, NO. 4, 1993.-P.280-287.

81. Patsidou E.P., Kantor J.C. Scheduling of a Multipurpose Batch Plant Using a Graphically Derived Mixed-Integer Linear Program Model // Ind. Eng. Chem. Res.- 1991.- Vol. 30, No. 7.- P. 1548-1561.

82. Pekny J.F., Miller D.L. Exact Solution of the No-Wait Flowshop Scheduling Problem with a Comparison to Heuristic Methods // Comput. Chem. Eng.-1991.- Vol. 15, No. 11,- P.741-748.

83. Pfeufer T., Ayoubi M. Application of a hybrid neuro-fuzzy system to the fault diagnosis of an automotive electromechanical actuator // Fuzzy Sets and Systems.-1997.-P.351-360.

84. Priber U., Kretzschmar W. Inspection and Supervision by means of Hierarchical fuzzy classifier // Fuzzy sets and systems.-1997.-P.263-274.

85. Rajagopalan D., Karimi I.A. Completion Times in Serial Mixed-storage Multiproduct Process with Transfer and Set-up Times // Comput. chem. Eng.-1989.-Vol.13, No.1/2.-P.175-186.

86. Reklaitis G.V. Review of Scheduling of Process Operations // AICHE Symp. Ser.- 1982,-No.78.-P.l 19-133.

87. Sahinidis N.V., Grossmann I.E. MINLP Model for Cyclic Multiproduct Scheduling on Continuous Parallel Lines // Comput. Chem. Eng.- 1991.- Vol. 15, No. 2.- P.85-103.

88. Sayama H., Shimada Y., Yang Z., Song J., Suzuki K. Artificial Neural Network Approach to Process Fault Diagnosis. International Academic Publishers. China, 1993. -P. 8-13.

89. Shiozaki J., Matsujama H., O'Shima E., Iri M. // Comp. Chem. Eng.-1985, №3.- P.285-293.

90. Subrahmanyam S., Pekny, J.F., Reklaitis G.V. Decomposition Approach to Batch Plant Design and Planning // Ind. Eng. Chem. Res.- 1996.- Vol.35.-P. 1866-1876.

91. Takamatsu T., Hashimoto I., Hasebe S. Optimal Scheduling and Minimum Storage Tank Capacities in a Process System with Parallel Batch Units // Comput. and Chem. Eng.- 1979.- Vol.3.- P. 185-195.

92. Voudouris V.T., Grossmann I.E. MILP Model for Scheduling and Design of a Special Class of Multipurpose Batch Plants // Comput. and Chem. Eng.-1996.-Vol. 20.-No. 11.-P. 1335-1360.

93. Wiede Jr W., Reklaitis G.V. Determination of Completion Times for Serial Multiproduct Processes -2. A Multiunit Finite Intermediate Storage System // Comput. chem. Eng.-1987.-Vol.l 1, No. 4,- P.345-356.

94. Yang Z, Suzuki K., Shimada Y. Sayama H. Fuzzy Knowledge Base for Process Fault Diagnosis. Proceedings of ICIKE.-China.-1995.- P.404-408.184